导语

遗传规划算法是目前比较常见和主流的数据挖掘算法之一。它是根据适者生存、优胜劣汰等自然进化机制来进行搜索计算和问题求解。

本文不作过多关于遗传算法的原理介绍，相关原理可以参考之前的wiki文章：<https://bigquant.com/wiki/doc/suanfa-python-M

导语

本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。

LSTM的股票价格预测

LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 **时间序列的

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图

https://bigquant.com/experimentshare/57c7495eba374b90b4d5747154df41b8

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TensorFlow

Google 2015年11月开源的人工智能系统 数据流（flow）图技术来进行数值计算

节点：数据 / 值运算 边：多维数据（tensors - 张量，python numpy ndarray）的流动

步骤及元素

构建图：将计算流程表示成图 执行图：通

导语

Python作为一门最热门的语言，现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。

Python是什么？

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言，比如非常学的C语言，非常流行的Java语言等等，适合初级的基本的JavaScri

导语

本文介绍了Python中非常重要的数据类型——字典

附件:字典的使用

[https://bigquant.com/experimentshare/12746792311940c2969d62e66309a404](https://bigquant.com/experimentsha

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本文介绍Python编程中非常重要的函数调用与定义的相关知识点。

[https://bigquant.com/experimentshare/8dba3693963948e88c7af73f098c4e5d](https://bigquant.com/experimentshare/

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这是本系列专题研究的第四篇：基于卷积神经网络CNN的深度学习因子选股模型。卷积神经网络（Convolutional Neura

导语

对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说，这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来，我将从4个方面去理解随机森林模型。

特征有多重要

在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特

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本文介绍了协整的初步内容。

协整

直观理解

协整是什么这个问题回答起来不是那么直观，因此我们先看下图，了解一下具有协整性的两只股票其价格走势有什么规律。

![图1  两只协整股票的走势](/wiki/api/attachments.redir

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

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本文我们将讨论如何使用离散度来描述一组数据。

[https://bigquant.com/experimentshare/715478967ce0434487537359999464be](https://bigquant.com/experimentshare/715478967c

https://bigquant.com/experimentshare/fa4b0df66251484196ca7588a9505f75

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10分钟了解GBDT＋LR模型的来龙去脉

Gradient Boosting Decision Tree + Logistic Regression 建模过程中，解释变量质量的好坏 / 特征的好坏决定了模型的效果的上限，数据的噪音过多也会让模型检验的结果严重失真，而GBDT+LR

前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动

导语

BigQuant平台不仅支持传统机器学习模型，同时还对深度学习模型模块进行了封装，方便用户直接使用策略生成器开发策略，降低策略开发难度。本文对BigQuant平台上策略生成器已经支持的深度学习模块进行简单介绍。

深度学习模型通过功能层进行积木式拼接，典型的模型构架如下：

导语

这是本系列专题研究的第六篇：基于DNN模型的深度学习智能选股策略。本文简单介绍了和DNN相关的原理，并举了一个实例，具体展示了如何应用以及应用的结果。

DNN原理介绍

神经元

神经网络的每个单元结构如下：

![图1.神经元结构](/wiki/

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从AlphaGo到AlphaStar，深度学习的强大逐步展现给世人。那么，什么是深度学习呢？本文将简要介绍深度学习的框架以及流程。

从单层感知器开始

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，

导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后

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本文介绍了Python中非常重要的数据类型——列表。

Python内嵌数据的类型：

有序：

List（列表），是有序集合，没有固定大小，可以通过对偏移量以及其他方法修改列表大小。列表的基本形式如：[1,2,3,4]

Tuple（元组），是有序集合，

导语

本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从

本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可克隆策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empow